Metode Jackknife Ridge Regression dalam Mengatasi Masalah Multikolinearitas

Pada analisis regresi berganda, terdapat beberapa asumsi-asumsi klasik yang harus dipenuhi, salah satunya adalah tidak adanya multikolinearitas. Metode yang digunakan untuk mengatasi multikolinearitas diantaranya yaitu Jackknife Ridge Regression (JRR). Metode JRR merupakan pengembangan dari metode generalized ridge regression dengan menekankan pengurangan bias pada estimator ridge dan bias yang dihasilkan tidak dijamin selalu bernilai kecil. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui hasil estimasi parameter-parameter model regresi linear berganda dengan metode Jackknife ridge regression yang diterapkan pada data IPM di Provinsi Jawa Tengah. Hasil penelitian adalah diperolehnya hasil terbaik dalam mengatasi masalah multikolinearitas yaitu dengan metode JRR karena dapat menghasilkan nilai mean square erorr(MSE) dan variansi lebih kecil dari metode GRR